Vapendavir治疗COPD合并人鼻病毒/肠道病毒上呼吸道感染的随机对照试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在COPD合并人鼻病毒/肠道病毒上呼吸道感染患者中开展的Vapendavir随机对照试验

基本信息
资源简介
Vapendavir治疗COPD合并人鼻病毒/肠道病毒上呼吸道感染的随机对照试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在COPD合并人鼻病毒/肠道病毒上呼吸道感染患者中开展的Vapendavir随机对照试验。覆盖COPD急性加重、COPD伴急性下呼吸道感染、鼻病毒、肠道病毒感染等主题。数据可用于研究抗病毒治疗对COPD急性加重的效果,以及病毒感染与呼吸系统疾病的关系(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:COPD急性加重、COPD伴急性下呼吸道感染、鼻病毒、病毒性疾病、病毒感染、RNA、肠道病毒、肠道病毒感染、鼻病毒感染。研究药物适应症:* 治疗COPD患者的HRV感染。研究依据:一种有效、易于给药的治疗RV感染的方法,有可能减少脆弱人群(如COPD患者)的严重健康影响。治疗RV感染可以降低急性COPD加重的严重程度和频率,保护肺功能,预防继发性细菌感染,并减少对昂贵医疗干预的需求,包括吸入剂、类固醇、抗菌药物、急诊治疗、住院和机械通气。因此,早期治疗与RV感染相关的急性COPD加重可能潜在地改善b
【主题与分类】
主题标签:COPD Exacerbation Acute、Rhinovirus、Virus Diseases、Virus Infection, RNA、Enterovirus、Enterovirus Infections、Rhinovirus Infection、Infection Viral、Respiratory Complication、Respiratory Disease。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06149494
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06149494
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病状况:慢性阻塞性肺疾病急性加重、慢性阻塞性肺疾病伴急性下呼吸道感染、鼻病毒、病毒性疾病、病毒感染、RNA、肠道病毒、肠道病毒感染、鼻病毒感染。研究药物适应症:* 治疗慢性阻塞性肺疾病患者的HRV感染。研究依据:一种有效、易于给药的治疗RV感染的疗法,有望减少易感人群(如慢性阻塞性肺疾病患者)中的严重健康影响。治疗RV感染可降低慢性阻塞性肺疾病急性加重的严重程度和频率,保护肺功能,预防继发性细菌感染,并减少对昂贵医疗干预的需求,包括吸入性药物、类固醇、抗菌药物、急诊治疗、住院和机械通气。因此,早期治疗与RV感染相关的慢性阻塞性肺疾病急性加重,可能有望改善慢性阻塞性肺疾病患者的生活质量和寿命。Altesa BioSciences, Inc.正在开发治疗RV和其他呼吸道病毒感染的药物。VPV已在体外和人体临床试验中显示出抑制RV的作用。
此外,VPV已用于超过650名研究参与者,且耐受性良好。基于其预防严重呼吸系统并发症的潜力,Altesa BioSciences, Inc正在继续开发该药物用于治疗RV感染。研究剂量依据:* 在哮喘患者中,使用了264 mg bid和528 mg bid的vapendavir剂量,显示出病毒载量降低且耐受性良好。* 一项PK研究确定了游离碱微粉化片剂在空腹成人单次给药后达到足够血浆水平的药代动力学特征。研究治疗持续时间:* 7天 研究结束:* 最长63天,包括筛选期和随访期。研究中心:* 将有1个研究中心,即位于英国伦敦圣玛丽医院的Imperial College Healthcare NHS院区内的ICRRU。研究治疗:* 按1:1随机分配至Vapendavir 500mg bid或安慰剂 研究程序:* 筛选期(女性妊娠试验、肺功能检查(FEV1、FVC、PEF)、身高和体重/BMI计算、P
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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